Linear Transformer (large)
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- IDSIA
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Switzerland
- Pubblicato
- 22 February 2021
- Autori
- Imanol Schlag, Kazuki Irie, Jürgen Schmidhuber
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling, Translation
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 90M
- Dati di addestramento
- 103,000,000 tokens
- Epoche
- 70
90M (medium)
batch size: 56 sequences 70 epochs target segment lengths of 384
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 3.9 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 90000000 parameters * 103000000 tokens * 70 epochs = 3.8934e+18 FLOP
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Open source
code, Apache license: https://github.com/IDSIA/lmtool-fwp/tree/master/example_scripts/2021_linear_transformers_are_secretly_fwps
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 405
- Dati di benchmark
- Linear Transformer (large)
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Linear Transformers Are Secretly Fast Weight Programmers
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
Linear Transformer (large) è stato pubblicato da IDSIA, nel paese registrato come Switzerland, durante February 2021. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling, Translation.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il run di addestramento ha consumato circa 3.9 × 10¹⁸ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 103,000,000 token di testo
Risposte
Linear Transformer (large) — domande comuni
Linear Transformer (large)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 90M. 90M (medium). Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Linear Transformer (large)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da IDSIA, basato su Switzerland, un'organizzazione categorizzata come academia.
Linear Transformer (large)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 2021. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Linear Transformer (large)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling, Translation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Linear Transformer (large)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.9 × 10¹⁸ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Linear Transformer (large)— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Linear Transformer (large)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.